螳螂虾优化算法（MShOA）求解多无人机协同路径规划（多起点多终点，起始点、无人机数、障碍物可自定义）附MATLAB代码

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🔥 内容介绍

一、方案背景与核心需求解析

多无人机协同路径规划是低空作业（如物流配送、应急救援、环境监测）的关键技术，需满足 “多起点 - 多终点” 的灵活匹配、自定义障碍物规避、无人机数量适配等核心需求。传统算法（如 A*、PSO）在多机协同性、复杂约束处理上存在不足，而螳螂虾优化算法（MShOA）模拟螳螂虾捕食时的 “突袭 - 搜索” 双模行为，具有收敛速度快、全局搜索能力强的优势，可有效平衡路径最优性与协同效率。

⛳️ 运行结果

📝 部分代码

输入：%{

 此功能将绘制：

- 带有地形图和障碍物的模型

- 不同视角的解决方案

输入：%}

函数 PlotSolution(sol, model, gca1, gca2, gca3)

% 全局模型

平滑 = 0.99;

    %% 绘制3D视图

    图形(gca1);

    绘图模型(model)

    x=sol.x;

    y=sol.y;

    z=sol.z;

    % 开始位置

    xs=model.start(1);

    ys=model.start(2);

    zs=model.start(3);

    % 最终位置

    xf=model.end(1);

    yf=model.end(2);

    zf=model.end(3);

    x_all = [xs x xf];

    y_all = [ys y yf];

    z_all = [zs z zf];

    N = size(x_all,2); % 实际路径长度

   % 路径高度是相对于地面高度的

    对于 i = 1:N

        z_map = model.H(round(y_all(i)),round(x_all(i)));

        z_all(i) = z_all(i) + z_map;

    结束

    % 给定数据在点矩阵中，xyz，是3 x 点的数量

    xyz = [x_all;y_all;z_all];

🔗 参考文献

[1] Cao Y F , Yu W Y , Xiao Y H ,et al.Image Segmentation Using Artificial Bee Colony and Fast Fuzzy C-Means Algorithms[J].Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 2012, 6(1):841-844.DOI:10.1166/asl.2012.2294.

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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